4 façons de booster l’impact de vos tests grâce aux données analytiques

L’analytique et l’ab testing : le duo rêvé dans le monde de l’Optimisation des Conversions !

C’est un peu comme Tom et Jerry, Simon et Garfunkel ou encore le beurre et la confiture (tout est une question de goût, bien-sûr) : indépendamment, ils fonctionnent très bien mais c’est en combinant les deux qu’ils deviennent vraiment intéressants. Bon, nous vous l’accordons les synergies entre ces duos restent inexplicables. Et pour le coup,  le match entre l’analytique et l’ab testing  est plus évident.

L’analyse apporte de la rationalité, elle devient une sorte de lumière directrice pour vos prises de décision lors du lancement de vos tests. Elle vous permet de décoder le comportement de vos utilisateurs et de voir où vos tests ont le plus de chance d’avoir un impact. Après tout, si vous êtes prêt à mettre en place des tests A/B, il vaut mieux s’assurer que vous concentrez vos efforts sur les bons éléments à optimiser. Oubliez l’approche au “doigt mouillé” où les tests sont identifiés en fonction de vos propres intuitions ! Si vous voulez des résultats concluants avec un impact réel sur votre business, vous devez concentrer vos efforts sur des tests avec des critères concrets, fiables et tangibles.

Les données analytiques vous permettent d’établir une stratégie efficace basée sur les données collectées en amont de vos tests. Ainsi avec ces données récoltées en amont, vous serez capables de mieux comprendre et analyser les résultats de vos tests : aller plus loin dans vos résultats, comprendre comment les différents segments d’utilisateurs réagissent à vos différentes versions de tests, implémenter les variations qui performent et personnaliser plus efficacement.

Afin d’illustrer le pouvoir de la combinaison entre l’analytique et les AB tests, voici quatres façons d’utiliser les données de votre site web pour rendre vos tests plus efficaces et les résultats actionnables.

1. Repérer les points bloquants et les leviers d’optimisation

Le tableau de bord de vos performances analytiques devrait vous donner une vue globale des KPIs principaux de votre site. Existe-il un KPI en particulier qui ne répond pas à vos attentes ? Même si tout semble fonctionner pour vos cibles, il y a peut-être un indicateur qui n’augmente pas au même rythme que les autres.

Une fois que vous l’avez identifié, utilisez vos données analytiques pour effectuer un zoom sur des points spécifiques tels que :

  • La performance au fil du temps : cet indicateur a-t-il stagné ou diminué progressivement avec le temps ? Ou y a-t-il un moment précis où les choses ont commencé à chuter ?
  • Les sources de trafic : certaines sources de trafic ont-elles un effet néfaste par rapport à d’autres pour ce KPI ?
  • Les parcours utilisateurs et les séquences des pages : où les utilisateurs quittent-ils votre site et où vont-ils entre les pages ?

En étudiant vos données, vous pouvez prendre connaissance de ce qui ne fonctionne pas sur votre site et quels sont les tests à prioriser. Un audit de performance peut être effectué par des experts en analyse, cela est un moyen efficace d’examiner de manière exhaustive votre site et d’identifier les zones problématiques ou les possibilités d’amélioration.

2. Découvrir de potentielles nouvelles forces

Supposons que vos KPIs soient tous dans le vert, et vous ne voyez pas le besoin d’améliorer immédiatement votre site (excellente nouvelle !). Vos données analytiques vont pouvoir vous éclairer d’une autre manière : en identifiant des tests impactants en se basant sur des informations concurrentielles. Certaines solutions d’analytique, comme la Suite Analytics AT Internet, ont des fonctionnalités qui intègrent l’ensemble des données de votre marché. De cette manière vous pouvez comparer les performances de votre site avec les autres acteurs de votre marché et ainsi constater votre progression.

Par exemple, votre taux de rebond de 30% pourrait sembler acceptable en tant que KPI. Jusqu’à ce que vous remarquiez que le taux de rebond de votre concurrent direct n’est que de 20%. Vous avez donc une marge pour vous améliorer ! Ce ne sont pas vos données analytiques en tant que telles qui vous ont permis d’identifier cet axe d’amélioration mais bien d’autres données externes.

3. Vérifier et qualifier les résultats de vos tests

Après avoir identifié les tests à implémenter, vous devez les prioriser et transformer vos idées de test en scénarios. Après le lancement de vos tests et l’obtention des premiers résultats, vous vous rendez compte que les données analytiques que vous avez obtenues en amont des tests sont également essentielles pour votre analyse post-test, car cela vous permet d’avoir une image complète de ce que font vos utilisateurs. Vous n’avez pas seulement une vision de leur comportement lors du test, mais vous avez aussi une vue de leur comportement général sur la version originale. Avec toutes ces données, vous serez capable d’analyser l’impact de votre test.

Par exemple, si votre test A/B se focalise sur l’optimisation de la première étape du tunnel de conversion, vous pouvez utiliser votre reporting analytiques pour vérifier si les variations du votre test ont un impact positif ou négatif sur les étapes intermédiaires ou sur l’étape finale. Vous pourrez ainsi qualifier l’impact de votre test sur la globalité du tunnel de conversion.

4. Segmenter les résultats d’un test pour mieux comprendre le comportement client et renforcer la personnalisation

Une autre façon d’utiliser vos données analytiques afin de comprendre vos résultats de tests est la segmentation de votre audience. Filtrer les données de votre test sur différents segments de visiteurs permet de révéler des connaissances plus profondes et inattendues. Notez que ces données peuvent varier en fonction des résultats globaux des tests. Ainsi, vous serez en mesure de mieux comprendre comment vos variations de tests affectent différentes populations d’utilisateurs … et mieux optimiser et personnaliser pour ces différents groupes.

Par exemple, vous pouvez créer une segmentation selon le statut du visiteur (qu’il s’agisse d’un nouveau visiteur ou d’un visiteur récurrent) pour voir comment les différents internautes réagissent sur un certain CTA. Ou encore, créer un segment basé sur le périphérique utilisé afin d’observer comment les utilisateurs mobiles interagissent avec un formulaire par rapport aux visiteurs sur desktop.

Vous l’aurez compris, en basant vos données analytiques sur la totalité de votre cycle de test et sur l’ensemble de vos optimisations, vous pouvez obtenir davantage de valeur dans votre démarche de testing. Grâce à l’intégration entre AB Tasty et AT Internet, tout ce travail de fond est déjà fait : obtenez vos données de tests directement dans vos rapports d’analyse ! Merci à Ashley KIBLER pour cette co-production.

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Sophie Ianiro

Sophie est Content Marketing Manager chez AB Tasty. Elle produit des contenus experts sur tous les sujets qui entourent le CRO afin de vous donner les ressources nécessaires qui feront de vous un pro de l’optimisation de la conversion.

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